© Laboratório de Pesquisa em Comunicação, Culturas Políticas e Economia da Colaboração (coLAB), Universidade Federal Fluminense (UFF). Coordenação e Desenvolvimento: Viktor Chagas e Letícia Sabbatini. Análise de Dados: Letícia Sabbatini.
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Este relatório propõe dois estudos de caso distintos, combinados a um mapeamento prospectivo, cujo produto final encerra uma base de dados de aproximadamente 500 termos e expressões comumente presentes na caracterização da violência política de gênero.
Para o estudo prospectivo, partiu-se de uma base original de 462 URLs publicadas entre 18 de agosto e 30 de outubro de 2022. Esta base tomou como inspiração metodologia consagrada por Borba et al. (2021), em sua investigação sobre violência política e eleitoral nas eleições municipais de 2020. O material foi levantado a partir de um monitoramento diário por meio do serviço de notificação de alterações em conteúdos online Google Alerts. Buscou-se as expressões “violência política contra a mulher”, “violência política contra as mulheres” ou “violência política de gênero”.
Embora seja possível visualizar a adoção deste caminho metodológico também em outras pesquisas (Harish e Toha, 2019), é preciso destacar algumas limitações, como a falta de clareza sobre os critérios adotados pelo Google para indexar ou não uma URL. A esse respeito, foram observados alguns equívocos da plataforma, que, por vezes, indexou links que direcionaram a matérias sem nenhuma relação com as palavras-chave definidas ou a reportagens publicadas fora do período temporal estabelecido. Por conta desta limitação, foi necessária uma operação de limpeza do corpus, de modo que o presente estudo considera apenas as URLs que citavam os termos e expressões previamente selecionados no título, subtítulo ou corpo do texto.
Ainda que se possa também questionar a utilização de um serviço provido por uma Big Tech para a construção desse corpus, vale ressaltar que o estudo alcançou uma grande variedade de fontes informativas a partir deste método, tendo sido possível compilar um banco de 462 URLs especificamente referentes ao tema durante o pleito eleitoral de 2022. O passo seguinte, então, foi o de classificar os conteúdos indexados. A primeira distinção feita foi entre as URLs que noticiavam ou não um episódio de violência política, e, em seguida, quais notícias se referiam aos mesmos episódios. Com este procedimento, foram descartados conteúdos sobre avanços institucionais do TSE e campanhas em geral. O recorte gerou uma nova base de 169 URLs restantes, das quais era possível identificar uma série de termos ofensivos acionados pelos agressores.
Na fase final do levantamento, todas essas notícias foram lidas e termos e expressões ofensivas mencionadas foram selecionados para compor o léxico apresentado. A partir dessa metodologia inicial, foi portanto possível mapear termos e expressões ofensivas, o contexto no qual foram acionados, e seu grau de ofensividade (Sabbatini et al., 2023). A partir deste primeiro levantamento, outras expressões foram também agregadas, incluindo-se um breve léxico de emojis, que são fartamente mobilizados neste tipo de ataque.